星网视易保留在不预先通知的情况下，对本文档中描述的任何产品进行修改和改进的权利。
在任何情况下，星网视易均不对任何数据或收入方面的损失，或任何特殊、偶然、附带或间接损失承担责任，无论该损失由何种原因引起。
本文档的内容按“现状”提供。
除非适用的法律另有规定，否则不对本文档的准确性、可靠性和内容做出任何类型的、明确或默许的保证，其中包括但不限于对适销性和对具体用途的适用性的保证星网视易保留在不预先通知的情况下随时修订或收回本文档的权利。
在任何情况下，星网视易均不对任何数据或收入方面的损失，或任何特殊、偶然、附带或间接损失承担责任，无论该损失由何种原因引起。
本文档的内容按“现状”提供。
除非适用的法律另有规定，否则不对本文档的准确性、可靠性和内容做出任何类型的、明确或默许的保证，其中包括但不限于对适销性和对具体用途的适用性的保证星网视易保留在不预先通知的情况下随时修订或收回本文档的权利。
2024/9/20 16:37:56
4.52MB
1
Angular教程：从头开始逐步学习Angular该项目是从头开始逐步学习Angular教程的一部分，其中我们从AngularFramework的基本概念和原因进行探索，以至使用AngularMaterial组件构建完整的Angular7应用程序。
在本《Angular教程》中，我们一个接一个地解释了Angular应用程序的主要构建模块以及使用Angular构建完整的移动应用程序的最佳实践。
本教程还显示了如何设置您的开发环境，以便您现在就可以开始在计算机中开发Angular应用程序。
在逐步获取免费教程请通过简单地放置一个Github星来支持该项目:white_medium_star:。
在Twitter和其他任何地方与朋友分享此库。
:folded_hands:。
谢谢安装运行npminstall以安装所有必需的依赖项然后运行ngserve启动开发服务器。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
演示版高级AngularStarter应用如果要构建一个复杂而健壮的Angula
在本《Angular教程》中，我们一个接一个地解释了Angular应用程序的主要构建模块以及使用Angular构建完整的移动应用程序的最佳实践。
本教程还显示了如何设置您的开发环境，以便您现在就可以开始在计算机中开发Angular应用程序。
在逐步获取免费教程请通过简单地放置一个Github星来支持该项目:white_medium_star:。
在Twitter和其他任何地方与朋友分享此库。
:folded_hands:。
谢谢安装运行npminstall以安装所有必需的依赖项然后运行ngserve启动开发服务器。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
演示版高级AngularStarter应用如果要构建一个复杂而健壮的Angula
2024/9/3 17:33:13
164KB
1
（1）打开豆瓣一部电影评论区，根据html结构捕获三个信息：一，每账号的评分等级为5星、4星、3星、2星、1星；
二，每个账号的评论留言；
三，跳转到下个评论页面的http链接（2）获取所有的信息后对信息进行处理：一，计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级二、将所有的评论内容放在一起，处理评论中的空格和其他不规范形式（3）用matplotlib绘制评分等级占比的饼图，用jieba进行分词处理，用wordcloud生成词云图同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type=之中“26430636”为电影的代表，将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图
二，每个账号的评论留言；
三，跳转到下个评论页面的http链接（2）获取所有的信息后对信息进行处理：一，计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级二、将所有的评论内容放在一起，处理评论中的空格和其他不规范形式（3）用matplotlib绘制评分等级占比的饼图，用jieba进行分词处理，用wordcloud生成词云图同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type=之中“26430636”为电影的代表，将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图
2024/9/3 5:47:41
14KB
1
星际空间StarSpace是一种通用的神经模型，用于有效学习实体嵌入以解决各种问题：学习单词，句子或文档级别的嵌入。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
2024/9/1 13:34:34
420KB
1
针对传统温室监控系统能耗高、布线复杂及维护困难等问题，提出了一种基于Zigbee技术与PLC的温室监控系统的设计方案，该系统以芯片CC2530为核心构建了无线数据采集节点和星形网络，实现了对温室内的温度、湿度、光照度、二氧化碳浓度等环境因子的采集和无线传输，作为主控制器的PLC按照预先设定的参数和从主节点传输来的数据对温室环境进行自动调节，上位机采用MCGS组态软件对整个PLC控制系统进行监控。
详细阐述了系统软硬件的实现方法。
经实际应用表明：该系统具有功耗低，组网灵活，可靠性高等特点，能满足温室控制的需求。
详细阐述了系统软硬件的实现方法。
经实际应用表明：该系统具有功耗低，组网灵活，可靠性高等特点，能满足温室控制的需求。
1.15MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB